مقابلة حصرية مع الدكتورة ابتسام المزروعي: رحلة نموذج “فالكون 40 بي” ومستقبل الذكاء الاصطناعي في الإمارات

في زمن تسارعت فيه خطوات التطور بمجال الذكاء الاصطناعي، تتربع الإمارات ضمن الدول المؤثرة بفضل جهود علماء وباحثين مثل الدكتورة ابتسام المزروعي، كبير الباحثين بالإنابة والمدير التنفيذي، لوحدة الذكاء الاصطناعي والتي قامت بقيادة مشاريع تكنولوجية رائدة تسعى لتقديم الجديد والمبتكر في هذا المجال.

في هذه المقابلة، نتناول مع الدكتورة ابتسام التحديات التي صاحبت إنشاء نموذج "فالكون 40 بي"، وتأثير مثل هذه التكنولوجيا على مستقبل الأعمال والقطاعات المتعددة، من الصحة والتعليم ووصلاً الى السياحة.

وبينما نترقب بشوق الإعلان عن "فالكون 180 بي"، تقدم لنا الدكتورة ابتسام نظرة عميقة إلى مستقبل الذكاء الاصطناعي. وتُسلط الضوء على جهود الإمارات في ترسيخ موقعها كعنصر محوري ورائد في عالم الذكاء الاصطناعي، مستشرفةً دور الدولة كقوة علمية وتكنولوجية متميزة على الساحة العالمية.

تشهد النماذج اللغوية الضخمة تطوراً واسعاً يوماً بعد يوم، ولكن في نفس الوقت يتميز نموذج "فالكون 40 بي" عن النماذج الأخرى بمجموعة من المواصفات الفريدة. تم تطوير نموذج "فالكون 40 بي" على أيدي فريق مركز بحوث العلوم الرقمية والذكاء الاصطناعي، وهو نفس الفريق الذي قام بتطوير نموذج "نور" المتطور والذي يمثل أضخم نموذج لغوي باللغة العربية.

يمكن أن يعزى الأداء المتفوق لنموذج "فالكون 40 بي" إلى قواعد البيانات الفريدة التي استخدمناها لاستخراج المحتوى عالي الجودة من بيانات الويب، بالإضافة إلى استخدام قاعدة بيانات مخصصة للتدريب.

كما أننا أولينا أهمية كبيرة لجودة البيانات من خلال بناء قنوات للبيانات تتناسب مع عشرات الآلاف من وحدات المعالجة المركزية، وذلك بهدف تحقيق سرعات معالجة عالية واستخراج المحتوى عالي الجودة من الويب عبر استخدام وظائف التصفية الشاملة وإلغاء الازدواجية في النتائج.

تم تحسين بنية "فالكون 40 بي" من حيث الأداء والكفاءة، مما مكّنه من التفوق بشكل كبير على نظرائه من النماذج العالمية الرائدة مثل "GPT-3" و"Chinchilla" و"PaLM-62B". وفضلاً عن ذلك، يتطابق نموذج "فالكون 40 بي" مع أداء نماذج لغوية متطورة من شركات رائدة مثل "ديب مايند" و"جوجل" و"أنثروبي".

والجدير بالذكر أن نموذج "فالكون 40 بي" احتل المرتبة الأولى في قائمة النماذج اللغوية المفتوحة الصادرة عن منصة Hugging Face، وهي أداة تقييم موضوعية متاحة أمام مجتمع الذكاء الاصطناعي لتتبع النماذج اللغوية الضخمة وروبوتات المحادثة وتصنيفها وتقييم فعاليتها عند إطلاقها، حيث تفوق فالكون على مجموعة من النماذج الأكبر والأكثر انتشاراً مثل LLaMA من شركة ميتا وStableLM من Stability AI وRedPajama من Together وواصل تربعه على المركز الأول لمدة شهرين تقريباً منذ إطلاقه.

يعدّ "فالكون 40 بي" نموذجاً لفك التشفير الذاتي وهو يضم 40 مليار عامل متغير وتم تدريبه على تريليون رمز (token)، كما تم تدريبه على 384 وحدة معالجة مركزية باستخدام خدمات أمازون ويب (AWS) على مدار شهرين.

بدأ تطوير نموذج "فالكون 40 بي" في شهر أغسطس 2022، حيث كانت الأشهر القليلة الأولى التي سبقت التدريب مخصصة لتطوير الأدوات المخصصة والتحقق من صحتها وإجراء التجارب لتحسين خيارات التصميم ومجموعات البيانات، وتم جمع بيانات ما قبل التدريب من عمليات تتبع المواقع العامة على شبكة الإنترنت من أجل بناء مجموعة بيانات ما قبل لتدريب النموذج. وقد تم تجميع قاعدة بيانات ما قبل التدريب تحتوي على ما يقارب خمسة ترليون رمز توكين، وذلك باستخدام البيانات من منصة CommonCrawl وبعد إجراء عمليات تصفية واسعة (لإزالة النصوص التي تم إنشاؤها بواسطة الآلة والمحتوى غير اللائق) وإزالة حالات التكرار. ولتعزيز قدرات النموذج، تم بعد ذلك توسيع مجموعة البيانات هذه باستخدام مجموعة  من المصادر ذات جودة عالية  مثل الأوراق البحثية والكتب والمحادثات.

وأخيراً، تم التحقق من أداء نموذج "فالكون 40 بي" باتباع معايير  التقييم العاليمة المتعارف عليها في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي وأدوات تقييم نماذج اللغة التوليدية 

هناك دائما صعبويات وتحديات ولكن  بفضل توفيق رب العاليمن والإيمان باقدرة على تقديم الأفضل وبالعزيمة والعمل الدؤووب مع فريق العمل ، الصعب ليس في قاموسنا! فقد بدأنا خطتنا في صيف 2022 وكان هدفنا هو تطوير أحد أقوى النماذج اللغوية في العالم (أفضل من نموذج GPT-3 من OpenAI)، ونحن الآن مستعدون لإطلاق نموذج "فالكون 180 بي"، ترقبوا  المعلومات الجديدة والانجاز القادم 

من المؤكد أن نموذج "فالكون 40 بي" وغيره من النماذج اللغوية ستؤدي إلى إبراز متطلبات جديدة في سوق العمل مع مرور الوقت، إذ يساهم الذكاء الاصطناعي التوليدي في تغيير الطريقة التي نعمل بها ومن المؤكد أن مختلف القطاعات ستتأثر به مثل الرعاية الصحية والتعليم والسفر والسياحة والهندسة.

ستساهم النماذج اللغوية مثل "فالكون 40 بي" في إطلاق العنان لمرحلة جديدة من الإنتاجية وإتاحة فرص العمل في قطاعات لم تكن متاحة من قبل. 

يمكن لنماذج وتطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي المتطورة أن تؤدي مجموعة من المهام الروتينية مثل إعادة تنظيم البيانات وتصنيفها، إلا أن قدرتها على كتابة النصوص وتأليف المقطوعات الموسيقية وإنشاء الفن الرقمي هي التي استحوذت على العناوين الرئيسية وأقنعت المستهلكين والسوق بتجربتها.

يمتلك الذكاء الاصطناعي التوليدي وغيره من التقنيات المستخدمة حالياً القدرة على أتمتة مهام العمل التي تستغرق من 60 إلى 70 في المائة من وقت الموظفين يومياً. وقد قدرنا سابقاً أن التكنولوجيا لديها القدرة على أتمتة نصف الوقت الذي يقضيه الموظفون في العمل.

تشير أبحاثنا الخاصة وغيرها من الأبحاث التابعة لشركات الاستشارات العالمية التي تركز على الذكاء الاصطناعي إلى أن الذكاء الاصطناعي التوليدي قادر على تغيير الأدوار وتعزيز الأداء في العديد من الوظائف مثل المبيعات والتسويق وخدمة العملاء وتطوير البرمجيات، ما يساهم في ضخ مليارات الدولارات عبر القطاعات المختلفة مثل البنوك والخدمات المالية وحتى علوم الحياة.

هنالك العديد من حالات الاستخدام المتوقعة لنموذج فالكون، ولكننا نترقب على وجه الخصوص التطبيقات التي ستساهم في أتمتة وتخفيف المهام المتكررة والمملة، إذ سيساعد نموذج فالكون الكثير من الشركات الإماراتية عبر تعزيز مستوى كفاءة العمليات لديها وتنظيم الإجراءات الداخلية ومنح الموظفين الوقت الكافي للتركيز على المهام ذات الأهمية. أما على المستوى الفردي، ستتمكن روبوتات الدردشة المبنية على نموذج فالكون من مساعدة المستخدمين في العديد من المهام في حياتهم اليومية. 

كما ذكرنا سابقاً، نستعد حالياً لإطلاق نموذج "فالكون 180 بي" ونسخ حديثة ومطورة من النماذج اللغوية الحديثة. يعد الذكاء الاصطناعي التوليدي مجالاً متطوراً للغاية ونحن سعداء بدورنا في دفع عملية تعزيز منظومة الابتكار في إمارة أبوظبي وترسيخ مكانة دولة الإمارات العربية المتحدة بصفتها مركزاً متقدماً بين مصاف الدول الرائدة في مجال الذكاء الاصطناعي.

يعد نموذج "فالكون 40 بي" إنجازاً كبيراً لكونه أول نموذج ذكاء اصطناعي مفتوح المصدر في دولة الإمارات العربية المتحدة ومنطقة الشرق الأوسط، ويضم النموذج اللغوي الضخم 40 مليار عامل متغير وتم تطويره على أيدي فريق معهد الابتكار التكنولوجي، ذراع الأبحاث التطبيقية التابع لمجلس أبحاث التكنولوجيا المتطورة في أبوظبي. ويمثل قرار معهد الابتكار التكنولوجي بجعل النموذج مفتوح المصدر خطوة رائدة في مجال النماذج اللغوية الضخمة، إذ إنها عادة ما تبقى مغلقة نظراً للمنافسة الكبيرة بين شركات التكنولوجيا. 

وقد ساهم هذا الإنجاز الرائد في ترسيخ مكانة دولة الإمارات العربية المتحدة وتعزيز دورها في الحوار العالمي المعني بتقدم تقنيات الذكاء الاصطناعي، كما أكد على دورها الرئيسي في تعزيز الابتكار والبحث العلمي في مجال الذكاء الاصطناعي ورفع إمكانية الوصول إليه لتحقيق الصالح العام للفرد والمجتمع، وبصفته نموذج ذكاء اصطناعي مفتوح المصدر، سيساهم نموذج فالكون في تعزيز مستوى الشفافية عالمياً وتيسير الاستخدامات والتطبيقات وبناء الجدوى التجارية للنماذج اللغوية الضخمة على مستوى دولة الإمارات والمنطقة العربية ككل. 

نأمل في تسريع عملية استخدام نموذج "فالكون 40 بي" في مختلف الصناعات والأوساط الأكاديمية، الأمر الذي سيعزز بلا شك مكانة دولة الإمارات العربية المتحدة بصفتها دولة رائدة في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي ويظهر الإمكانات المتنامية للمنطقة العربية كمركز مبتكر لحلول الذكاء الاصطناعي والتقنيات التحويلية.

يمكن الاستفادة من الإمكانات الهائلة للذكاء الاصطناعي من خلال البحث المستمر والاستخدام المسؤول والتعاون مع الجهات المعنية وبوجود العديد من الأمثلة التي تدعم مساهمات الذكاء الاصطناعي في مختلف المجالات.

وبعد الدعوة العالمية لتقديم العروض التي وجهناها للمبتكرين في جميع أنحاء العالم لتقديم حالات الاستخدام الأكثر إبداعاً لنموذج "فالكون 40 بي"، تم تعيين معهد الابتكار التكنولوجي لمنح حالات الاستخدام الأكثر ابتكاراً وإلهاماً مع توفير القدرات الحسابية للتدريب على شكل استثمار محتمل لتسريع تقدمهم نحو التسويق التجاري في مختلف الصناعات.

فيما يلي بعض الطرق التي يمكن من خلالها الاستفادة من أنظمة الذكاء الاصطناعي مثل نموذج "فالكون 40 بي" لتطوير هذه الصناعات وفي نفس الوقت حماية الأفراد وتحسين الكفاءة التشغيلية للشركات والمؤسسات:

وفي ضوء الاهتمام الكبير الذي حظي به نموذج "فالكون 40 بي"، ستتخذ دولة الإمارات العربية المتحدة دوراً رئيسياً في مجال حلول الذكاء الاصطناعي المبتكرة، مما سيعزز دورها بصفتها حاضنة للأفكار المبتكرة  والتكنولوجيا المتقدمة 

يعد إطلاق نموذج "فالكون 40 بي" مؤشراً ملموساً على دخول دولة الإمارات العربية المتحدة إلى ساحة النماذج اللغوية المتطورة، مما ساهم بلا شك في تعزيز مكانة الدولة بصفتها لاعب رئيسي في هذا المجال سريع التطور. 

يمثل نموذج "فالكون 40 بي" محطة أخرى على خارطة الطريق الاستراتيجية لدولة الإمارات العربية المتحدة نحو تعزيز دورها القيادي في مجال الذكاء الاصطناعي، والتي بدأت مع تقديم معهد الابتكار التكنولوجي لنموذج معالجة اللغة العربية الطبيعية "نور" في عام 2022. 

تماشياً مع الاستراتيجية الوطنية للذكاء الاصطناعي لدولة الإمارات العربية المتحدة 2031، تعد مشاركة دولة الإمارات العربية المتحدة في التطورات التكنولوجية العالمية مثل نموذج "فالكون 40 بي" عنصراً حاسماً في مسيرتنا نحو تعزيز دزرنا الريادي في الابتكار في مجال الذكاء الاصطناعي. 

كما ذكرنا سابقاً، فإن دعوتنا العالمية لتقديم العروض والمقترحات تظهر مشاركتنا الفعالة في المشهد العام من خلال ضخ الاستثمارات وتطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي وتعزيز أصر التعاون.

تساهم هذه المبادرات في خلق فرص اقتصادية واجتماعية وتعليمية جديدة للمجتمع وتساعد أيضاً في ترسيخ مكانة دولة الإمارات العربية المتحدة بصفتها محرك رئيسي لحلول الذكاء الاصطناعي المتقدمة.

من خلال إتاحة نموذج "فالكون 40 بي" ليكون مفتوح المصدر، فإننا نحث على الالتزام بمعايير الشفافية والمساءلة في تطوير الذكاء الاصطناعي، كما ندعو المجتمع العالمي للمساهمة في تحسينه وضمان الامتثال للمعايير والاعتبارات الأخلاقية في تطويره واستخدامه.

ما زالت مسألة تنظيم تقنيات الذكاء الاصطناعي تمثل نقاشاً مستمراً يحتاج إلى التحليل والدراسة والاستكشاف الكامل من قبل العديد من الجهات المعنية في مجال الذكاء الاصطناعي من مختلف الأوساط الأكاديمية والحكومية والصناعية، ومن الضروري أيضاً أن تركز هذه اللوائح والتنظيمات على جوانب ضمان الشفافية والمساءلة في أنظمة الذكاء الاصطناعي وتعزيز جوانب العدالة وعدم التمييز وحماية الخصوصية وأمن البيانات وإنشاء آليات لمعالجة التأثير الاجتماعي للذكاء الاصطناعي. 

تجدر الإشارة إلى أن تعزيز الإطار التنظيمي الاستراتيجي يعد أمراً بالغ الأهمية لتطوير ونشر تقنيات الذكاء الاصطناعي بشكل مسؤول مع معالجة المخاطر المحتملة المرتبطة بها.

وكما ذكرت سابقاً، تقع على عاتق الحكومات والجهات المعنية في القطاعات والعلماء والمختصين مسؤولية إيجاد الحلول المثلى لتنظيم تقنيات الذكاء الاصطناعي التي تتضمن عملية ديناميكية ومستمرة للتقييم والتعديل والتعلم من التطبيقات الواقعية.